面壁智能聯(lián)合清華發(fā)布大模型智能體GitAgent

　　1月15日 消息:面壁智能聯(lián)合清華大學(xué)自然語言處理實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了 GitAgent，這是一種可以自主擴(kuò)展工具箱的大模型智能體應(yīng)用框架。通過 GitAgent，大模型智能體可以從 GitHub 上擴(kuò)展工具集合，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)需求。

　　GitAgent 的工具箱擴(kuò)充過程包括搜索、配置、應(yīng)用和存儲(chǔ)四個(gè)階段。在搜索階段，GitAgent 會(huì)在 GitHub 上搜索適合用戶需求的倉庫，并判斷倉庫是否能用來解決問題。在配置階段，GitAgent 會(huì)根據(jù)倉庫的 README 文件執(zhí)行配置命令，還可以通過學(xué)習(xí)人類經(jīng)驗(yàn)來解決問題。在應(yīng)用階段，GitAgent 使用配置好的倉庫來解決用戶需求，如果倉庫沒有清晰的使用入口，GitAgent 還可以通過學(xué)習(xí)人類經(jīng)驗(yàn)來解決問題。在存儲(chǔ)階段，GitAgent 將配置好的倉庫及其執(zhí)行環(huán)境存儲(chǔ)下來，以便未來使用。

　　研究團(tuán)隊(duì)通過案例展示了 GitAgent 的應(yīng)用，包括 Qlib 搜索、Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 配置和 Sniffles 應(yīng)用。通過 GitAgent，可以靈活選擇不同的搜索策略，并能夠熟練處理配置和應(yīng)用階段中的各種問題。

　　GitAgent 的發(fā)布拓展了大模型智能體的能力邊界，使其可以自主擴(kuò)展工具箱，從而更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)需求。這一研究成果有望推動(dòng)大模型智能體技術(shù)的發(fā)展，幫助人類實(shí)現(xiàn)更加多樣更加復(fù)雜的任務(wù)需求。